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Hieu Pham Dinh Trung
Hieu Pham Dinh Trung
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新框架增强自动驾驶交通预测能力
研究人员开发了一个新颖的框架，用于改进交通场景中的未来帧预测，特别适用于自动驾驶和监控应用。该方法通过稳定几何和提高时间连贯性来增强现有的潜在视频扩散模型，而无需重新训练。该框架结合了感知几何的推理时精炼和视条件混合推理，在AI City Challenge Track 5基准测试中表现出竞争力。
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FaLCon框架通过新颖的检索方法增强Sim2Real人物异常搜索
研究人员开发了FaLCon，一种用于基于文本的人物异常搜索的新颖框架，在Sim2Real场景中尤其有效，在这种场景下，在合成数据上训练的模型必须识别真实世界行人图像中的异常。FaLCon采用了一种锚点约束的粗到精检索方法，该方法结合了全局语义匹配和细粒度验证。该系统在PAB基准测试上取得了最先进的性能，在检索准确性方面显示出显著的改进。